Face recognition system based on Eigenface

资 源 简 介

Face recognition system based on Eigenface

详 情 说 明

基于Eigenface的人脸识别系统是一种经典的模式识别方法，它利用主成分分析（PCA）来降低数据维度并提取关键特征。这一系统的核心思想是将人脸图像转换为低维的特征向量，通过比较这些特征向量来完成识别任务。

该系统通常包含几个主要组成部分：数据预处理、特征提取和分类识别。数据预处理阶段涉及图像归一化、灰度化和对齐，确保输入图像具有一致的格式和大小。特征提取阶段利用PCA算法计算训练集中人脸图像的特征脸（Eigenface），这些特征脸代表了数据集中最主要的方差方向。通过投影新的测试图像到特征脸空间，可以提取其特征向量用于匹配。

在分类识别阶段，系统通常使用简单的距离度量（如欧氏距离）来比较测试图像的特征向量与训练集中的特征向量，从而确定最匹配的人脸。这种方法虽然简单，但在小规模数据集上表现良好，适用于早期的人脸识别研究。

论文中详细介绍了系统的实现细节，包括如何在MATLAB中完成PCA计算、特征脸生成以及分类过程。MATLAB的矩阵运算能力使其成为实现Eigenface算法的理想工具，能够高效处理图像数据并完成复杂的线性代数运算。

这一系统不仅适用于学术研究，也为进一步探索更高级的人脸识别技术（如深度学习）提供了理论基础。通过理解Eigenface的基本原理和实现方法，开发者可以更好地掌握特征提取和降维技术在其他计算机视觉任务中的应用。